强化混合云：弥合性能鸿沟的实证步骤

混合云是企业现代化同时确保现有基础设施可靠性的首选策略。通过结合本地系统与云环境，组织能充分释放数据潜力，增强敏捷性，优化工作负载。这种方法实现对关键数据的无缝访问，消除孤岛，提升整体运营效率。随着数据量持续增长，解决方案不仅要满足当前需求，还要提供灵活性以支持未来需求。超过半数组织优先将云能力与可用资源对齐，以有效管理集成，抓住新兴技术机遇。

生成式 AI（GenAI）和自动化常被视为数据上云后的应用工具，但在当今格局下，它们必须成为组织更广泛混合云战略的核心部分。无论利用主帧数据、迁移上云、还是优化云原生应用，AI 和自动化不再是可选项——它们是必需品。这些工具现在填补了常造成采用障碍的空白，帮助组织克服集成和安全等挑战。确保云投资通过简化迁移、提升敏捷性、增强成本效益和驱动创新而充分实现。

对于寻求以混合方式现代化 IT 战略的组织，利用 GenAI 和自动化实现无缝数据集成、智能聊天机器人能力、代码分析和应用未来防护至关重要。通过投资这些领域，IT 高管可应对常见混合 IT 挑战，为未来奠定基础。

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AI 与自动化实现无缝数据集成

IT 领导者面临的主要挑战是访问和集成主帧数据与云源的困难。这些障碍历史上使组织难以快速利用数据，拖慢进程并阻碍抓住新兴机遇。为优化混合 IT 环境，组织应利用 AI 驱动的自动化工具，无缝管理本地与云系统间的数据移动。这些工具自动化数据集成，消除人工干预，确保关键工作负载保留在核心系统，同时将数据路由到云环境以实现可扩展存储、高级分析和 AI 驱动洞察。

实际操作中：AI 驱动的数据编排工具分析数据并无需人工干预将其路由至适当环境（本地或云）。例如，敏感或高速数据留在本地，其他数据发送到云端进行成本效益存储和增强处理。AI 持续监控数据流，确保数据跨平台保持最新和可访问，实现更快洞察和更好决策。这些工具还自动化数据清洗、转换和丰富，简化为分析或机器学习模型准备数据。

通过自动化本地与云系统间的数据移动，组织可确保无需人工干预即可实时访问关键数据。无论将高速处理保留在核心系统，还是将数据路由到云端进行可扩展存储和分析，Rocket 的解决方案优化数据流、提升数据质量、支持以最小干扰持续创新。

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混合环境赋能智能聊天机器人能力

AI 驱动的智能聊天机器人在确保混合 IT 环境满足企业需求方面发挥关键作用。虽然许多聊天机器人能处理整个文档，但组织常因信任、安全和访问控制顾虑，犹豫是否部署它们处理敏感数据。仅依赖基本关键词搜索或标题、标签等结构化数据会遗漏关键洞察，导致错失良机和用户挫败。

在混合 IT 设置中，缺乏与企业系统深度集成的聊天机器人无法准确将用户查询转化为正确的应用程序编程接口（API）调用——API 是允许应用访问和检索其他系统数据的协议集——从合同、临床记录或策略等关键源拉取信息。这种连接缺失导致答案不完整或不准确。为确保混合方案完全有效，聊天机器人必须能无缝访问和处理本地和云环境中的多样数据类型。

为维护稳健的混合 IT 系统，企业必须优先考虑能导航非结构化数据、与现有基础设施顺畅集成、并遵守安全合规标准的聊天机器人。通过利用按需向量化、多大语言模型（LLM）和用户友好界面等技术，企业可确保 AI 驱动的聊天机器人提供精准、可操作的洞察，同时提升生产力、降低成本、维护治理。这是避免混合 IT 系统空白、充分发挥 AI 潜力的关键。

代理式 AI 与原地智能的崛起

混合 IT 新篇章正在展开——由代理式 AI 定义，并向原地数据智能转移。借助现代化云平台（MCP），应用和数据与 AI 直接互操作变得显著更容易。这一发展消除了企业现代化最持久的障碍之一：昂贵且复杂的数据转换工作。AI 现在能在数据所在地与其会面，而非重构数据以适应 AI 模型。这种架构转变为一类新的智能代理铺平道路，它们能利用现有格式、模型和运营框架在异构系统上运行。

这一进步对仍依赖主帧和核心系统数据的企业影响深远。数十年来，这类数据难以在不进行复杂提取或复制工作流的情况下实时访问。现在，组织可直接在原地利用 AI 处理数据，在不移动敏感或受监管信息的情况下解锁宝贵洞察。结果是一种现代化战略，在不牺牲治理、安全或控制的前提下增强数据效用。

代理式 AI 也使业务分析师更容易跨碎片化环境操作。分析师无需依赖技术团队从不同系统拉取数据，现在可通过智能界面访问和处理来自主帧、应用遥测、性能日志和运营指标的信息。这些 AI 驱动的界面抽象掉系统级复杂性，让分析师生成支持现代化目标的高质量洞察——无需精通每个数据源。

随着 AI 处理来自多个系统的数据，代理式平台可保持从源到输出的完整血缘可见性。这种端到端透明度确保企业不仅了解使用了什么数据，还了解其如何跨应用流动、发生了什么转换、并告知了什么决策。在高度监管环境中，这种可追溯性对审计和合规至关重要，也为持续优化奠定基础。

或许最重要的是，代理式界面降低了 AI 采用门槛。团队无需构建自定义管道或部署复杂数据基础设施，即可与熟悉的应用和系统交互，而智能代理在后台完成繁重工作。这减少了从混合数据环境提取价值所需的典型时间、成本和技能，将混合 IT 从结构性必要转变为战略优势。

AI 驱动的代码分析

每个现代化项目都不同。更新核心系统基础设施有许多选择——重新平台、重新托管、迁移即服务等——组织可为每个单独应用选择不同路径。迁移和现代化也充满风险。难以预见所有依赖并确保过渡期间正常运行。而且随着时间推移和团队更替，现代化风险程度上升。替换或重写应用（目前失败率高）将变得更无吸引力。

利用主帧系统的行业面临独特的现代化挑战。当前代码库与有效云性能所需状态的差距可能太大，组织难以内部处理。幸运的是，现在存在 AI 技术简化这部分现代化过程。

根据 Forrester 近期调查，三分之二受访者表示 AI 提升了 IT 现代化效率。59% 也称其改善了员工和客户能力。这对迁移和现代化前景是好消息，领导者正试图在速度、成本和性能间平衡，同时对 IT 组织进行重大变革。

如今，团队可使用 AI 驱动的代码分析工具，能自动分析和重构“遗留”代码。企业无需招募日益稀缺的本地工程技能，可用这些方案加速现代化之旅而不增加风险。除了重构，AI 还可协助验证迁移产物，比较原始和转换系统间的行为和结果，确保功能等价。这显著提高转换过程的效率和可靠性——处理复杂企业系统时至关重要。

最佳解决方案更进一步：编写灵活代码集成主帧与云服务，并提供工具自动同步系统间数据。这种同步能力通过确保跨环境一致性和减少数据对齐的手动开销，简化迁移过程。

结果，开发者能更专注创新而非迁移执行，为 IT 组织创造更多产能，确保现代化环境既高性能又符合业务需求。

混合 IT 环境中 AI 集成的未来防护

IT 现代化是持续过程。将某些工作负载迁移到云只是最大化价值和混合 IT 性能的第一步。技术以惊人速度变化，公司必须为本地基础设施未来防护。在混合 IT 设置中，本地应用和工作负载必须能随云端对应部分扩展和适应。随着云创新加速和竞争加剧，这只会变得更难。

除了用 AI 支持一次性现代化，AI 还能帮助保持主帧和本地技术更新以适配混合运营。例如，依赖核心系统运行应用的公司需要一种方式自动识别并持续更新代码。领导者的未来模式不会是再等 10-20 年做大刀阔斧的改变。更好的策略是让本地环境与云和云原生服务保持同步。AI 驱动的未来防护工具降低企业风险和对专业技能的依赖。

拥抱混合云不再仅关乎平衡本地和云环境——而是创建一个效率、可扩展性和安全性的基础，为长期业务成功提供动力。通过将 GenAI、自动化和现在的代理式 AI 能力集成到混合 IT 战略中，组织可消除关键采用障碍，释放数据全部潜力，并为基础设施未来防护。这不仅优化 IT 运营，还驱动更广泛的业务创新，使公司在快速变化的数字世界中保持竞争力和敏捷性。